本发明涉及一种行人零速判别方法，尤其涉及一种基于行人运动模态辨识的弹性零速判别方法，属于行人导航技术领域。
背景技术：
随着社会的不断发展，行人导航技术逐步吸引人们的眼球，尤其是室内外无缝导航定位，得到了国内外学者的广泛关注。在室外，行人导航定位可以借助GNSS，而室内由于GNSS信号的微弱甚至缺失，需要寻找其他方法实现行人定位。目前室内行人导航定位技术主要分为两种：一种是基于无线网络的源头定位，包括利用UWB、WIFI、ZigBee等无线射频设备，但是该方案需要耗费额外的成本且适用范围狭窄；另一种是基于惯性传感器实现定位，但是低成本传感器误差较大，如果不加以修正，在短时间内将会造成上千米的偏差。
目前，国内外基于零速修正技术、零角速修正技术补偿低成本惯性传感器误差，以实现行人高精度定位。但是目前的零速判别或者零角速判别技术只适用于行人稳定的单一步速下，对行人的变速，其适应性较差，在不同的运动速度下需时常的调整零速阈值。同时目前的零速判别技术往往只适用于行人水平行走，对于行人的上下楼梯、跑步等非平稳状态往往难以实现零速的有效判别。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于行人运动模态辨识的弹性零速判别方法，利用行人运动模态辨识算法有效区分行人运动状态，包括行走、上下楼梯、跑步，进而在不同的运动模态下，适时筛选子零速判别算法，构建子零速综合模型，实现行人在不同运动速度、不同运动状态下的高精度零速判别。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
一种基于行人运动模态辨识的弹性零速判别方法，包括如下步骤：
步骤1，将三轴加速度计和三轴陀螺仪设置于行人身上，根据三轴加速度计和三轴陀螺仪在设定的采集频率下的测量值，设计四种不同的子零速判别方式；所述四种不同的子零速判别方式如下：
其中，ak、ωk分别表示三轴加速度计、三轴陀螺仪在k时刻的幅值，σa、σω分别表示三轴加速度计、三轴陀螺仪的方差，ax,ay,az分别表示三轴加速度计在x,y,z轴的测量值，ωx,ωy,ωz分别表示三轴陀螺仪在x,y,z轴的测量值，εa、εω、为设定的经验值，λ1(k)、λ2(k)、λ3(k)、λ4(k)分别为四种子零速在k时刻的判别结果，n为子零速方差判别窗口；
步骤2，根据如下行人运动模态辨识模型：判别行人是行走和上下楼梯模式还是跑步模式；当连续5个时刻满足上述判别条件，则判断行人为行走和上下楼梯模式，否则为跑步模式；
步骤3，利用三轴加速度计或三轴陀螺仪的方差判别出总零速的起始时刻，利用三轴加速度计或三轴陀螺仪的幅值判别出总零速的终结时刻，将λ3(k)、λ4(k)调整为λ5(k)、λ6(k)，形式如下：
其中，当k-1时刻λ1(k-1)＝1且k时刻λ1(k)＝0时，a_number＝1，当λ5(k)＝0时a_number＝0，当a_number>0且λ5(k)＝1时，a_number＝a_number+1；同理，当k-1时刻λ2(k-1)＝1且k时刻λ2(k)＝0时，ω_number＝1，当λ6(k)＝0时ω_number＝0，当ω_number>0且λ6(k)＝1时，ω_number＝ω_number+1；
步骤4，当利用行人运动模态辨识模型判别出行人为行走和上下楼梯模式时，则总零速判别方式为：
当利用行人运动模态辨识模型判别出行人为跑步模式时，则总零速判别方式为：
其中，||表示或的关系，&&表示与的关系，Z(k)表示k时刻的总零速判别结果。
作为本发明的一种优选方案，步骤1所述设定的采集频率为200Hz。
作为本发明的一种优选方案，步骤1所述子零速方差判别窗口n的选取为：当行人为行走和上下楼梯模式时，子零速方差判别窗口选取为20；当行人为跑步模式时，子零速方差判别窗口选取为9。
作为本发明的一种优选方案，所述步骤2的具体过程为：
行人开始导航时，三轴加速度计和三轴陀螺仪均以200Hz的频率采集数据，在进行第一次子零速判断之前，预先存储一个大小为n的数组，记为Ut(t＝1,2,3,…,20)，该数组中共存储了0.1秒的三轴加速度计和三轴陀螺仪数据，用于后续计算三轴加速度计方差和三轴陀螺仪方差，此时以t＝1的数据作为第一时刻进行子零速判别；当第k时刻接收到新的数据，以公式Ut＝Ut+1(t＝1,2,3,…,19)对数组中数据进行更新，并将新接收到的数据补充到U20中，并以t＝1的数据作为第k时刻进行子零速判别，以此循环。
作为本发明的一种优选方案，步骤4所述Z(k)为1时，表示当前k时刻为零速时刻。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
1、本发明采用低精度的消费级传感器芯片，无论室内外，无论行人处于何种运动速度和运动状态，均能有效的保证行人零速判别的准确性，实用性较强。
2、本发明解决了行人运动模态的识别问题，且无需添加额外判别方程。
3、本发明解决了行人在不同速度、不同运动状态下零速阈值设计的问题，本发明在不同速度、不同运动状态下零速阈值勿需变动。
4、本发明传感器成本低且普及较广，算法的实用性与推广性较强。
附图说明
图1是本发明基于行人运动模态辨识的弹性零速判别方法的流程示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本发明利用行人运动模态辨识技术，研究适用于行人不同运动速度的零速判别技术，研究适用于行人不同运动状态下的零速判别技术，提出了一种基于行人运动模态辨识的弹性零速判别方法，可以提高行人不同速度、不同运动状态下同一阈值零速判别的准确性，充分实现行人定位的自适应性。
本发明中，加速度计和陀螺仪的采集频率为200Hz，设计了四大子零速判别算法，在不同的运动模式下，适时调度选用子零速判别方式，构建零速综合判别模型。
如图1所示，基于行人运动模态辨识的弹性零速判别方法主要包括以下三个步骤：
步骤一：子零速判别方式选择
本发明共涉及以下四大子零速判别方式，其中ax,ay,az代表了三轴加速度计测量值，ωx,ωy,ωz代表了三轴陀螺仪测量值，εa、εω、为人为设定的经验值，设定好后固定不变，λ1(k)、λ2(k)、λ3(k)、λ4(k)为四种子零速的判别结果，n为选取的子零速方差判别窗口。在不同的行人运动模态下，需针对性的选取上述子零速判别方式、对应的零速判别窗口及子零速间的综合模式。
其中，σa、σω分别表示三轴加速度计、三轴陀螺仪的方差，ak、ωk分别表示三轴加速度计、三轴陀螺仪的幅值，当λ(k)取值为1时，表示为子零速时刻。
行人开始导航时，陀螺仪与加速度计以200Hz的频率采集数据，在进行第一次零速判断之前，需预先存储一个大小为n的数组，可以记为Ut(t＝1,2,3,…,20)，该数组中共存储了0.1秒的陀螺仪、加速度数据，用于后续计算加速度计方差和陀螺方差。此时才以t＝1的数据作为第一时刻进行零速判别。每当第k时刻接收到新的数据，以公式Ut＝Ut+1(t＝1,2,3,…,19)，对数组中数据进行更新，并将新接收到的数据补充到U20中，并以t＝1的数据作为第k时刻进行零速判别，以此循环。综上，可以发现，行人导航会延迟(n-1)*0.005秒，但由于n较小，该延迟对行人来说可以忽略不计。
步骤二：行人运动模态辨识模型
在下述子零速综合模式中，行人行走与上下楼梯的综合模式相同，跑步情景下需切换子零速综合模式，即本发明需辨识出行人是在跑步还是在行走这两种模式。对于子零速λ1(k)、λ2(k)中判别窗口的大小，在行人跑步模式下选取为9，在行人行走和上下楼梯模式下选取为20。当满足式(5)时，计数器count加1，当计数器达到5时，即为行人行走和上下楼梯模式，反之则为跑步模式。
步骤三：不同运动模式下子零速综合模型
本发明中，子零速综合模型采用“2+2”的分级模式，即用加速度计或陀螺仪的方差子零速判别出总零速的起始时刻，以加速度计或陀螺仪的幅值判别出总零速的终结时刻。对于后一级模式，λ3(k)与λ4(k)做适当调整，形如λ5(k)和λ6(k)，其中，当k-1时刻λ1(k-1)＝1且k时刻λ1(k)＝0时，a_number＝1，当λ5(k)＝0时a_number＝0，当a_number>0且λ5(k)＝1时，a_number＝a_number+1；同理当k-1时刻λ2(k-1)＝1且k时刻λ2(k)＝0时，ω_number＝1，当λ6(k)＝0时ω_number＝0，当ω_number>0且λ6(k)＝1时，ω_number＝ω_number+1。
当利用行人运动模态辨识模型判别出是行人行走和上下楼梯模态下时，子零速综合模型如式(7)所示：
其中，||代表或的关系，即满足其一即可；&&代表与的关系，即两个条件均需满足；Z(k)代表k时刻的综合零速判别结果，如果为1则代表当前时刻行人为理论上的零速时刻。
当利用行人运动模态辨识模型判别出是行人跑步模态下时，子零速综合模型如式(8)所示：
至此构建了基于行人运动模态辨识的弹性零速判别算法，“2+2”分级模式下的零速判别算法有效保证了行人不同运动速度下同一阈值零速的有效判别，同时保证了不同运动状态下同一阈值的有效性，仅需在不同运动变态下，改变子零速的综合判别策略即可，同时行人运动模态辨识勿需添加额外判别方程，有效降低了工程难度。该方案下的零速判别算法适应性较强。
以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。